📄Работа №19826
Тема: Разработка системы распознавания параметров биологических клеток дерева
Характеристики работы
Тип работы
Бакалаврская работа
Предмет
Информационные системы
Объем:
49 листов
Год:
2016
Просмотров:
364
5600
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
Введение 5
1 Теоретическая часть 7
1.1 Фильтрация изображения 7
1.2 Сегментация изображения 26
1.3 Расчёт параметров клеток 32
2 Практическая часть 39
2.1 Форма фильтрации 40
2.2 Ядро расчёта параметров клеток 41
2.3 Форма расчёта параметров клеток 44
Заключение 49
Список использованных источников 50
1 Теоретическая часть 7
1.1 Фильтрация изображения 7
1.2 Сегментация изображения 26
1.3 Расчёт параметров клеток 32
2 Практическая часть 39
2.1 Форма фильтрации 40
2.2 Ядро расчёта параметров клеток 41
2.3 Форма расчёта параметров клеток 44
Заключение 49
Список использованных источников 50
📖 Введение
Бакалаврская работа посвящена разработке программного обеспечения в области автоматизации процесса расчёта параметров клеток дерева на основе анализа фотографий микроскопа.
Изучением клеток дерева занимается дендрохронология. Дендрохронология - научная дисциплина о методах датирования событий прошлого, природных явлений и изменений климатического состояния экосистемы опирающаяся на исследованиях годичных колец древесины.
По размеру годичных колец можно определить какие воздействия оказывались, как на древесное растение, так и на саму экосистему, будь то тепловое, радиационное, механическое или какое-либо другое воздействие.
Фактически любое внешнее воздействие на дерево приводит к изменению ширины годичного кольца.
Ухудшение условий роста приводит к уменьшению ширины годичного кольца. Наличие общих факторов, которые имеют воздействие на деревья, растущие на одном участке, вызывает синхронное изменение у биологических параметров, что позволяет получать усреднённые для данного участка хронологии ширины годичного кольца с малым содержанием шумов и максимальным извлечением полезной информации.
Извлекая информацию о параметрах клеток дерева можно не только узнать о прошлом, но и спрогнозировать будущее.
Что бы более детально оценить изменения за год, производят фото среза дерева под микроскопом, а затем вручную рассчитывают параметры клеток на срезе. Рассматриваемыми параметрами являются ширина и площадь люмена клетки внутри интересующего годичного кольца, а также ширина стенок между клетками. Существующие программные средства, позволяющие проводить расчеты в автоматическом режиме, биологами как правило не используются. Это связано с различными причинами, одной из основных является качество фотоснимка, не позволяющее отделить структурные элементы друг от друга.
Актуальность данной работы заключается в реализации алгоритмов улучшения качества фотоснимков при помощи фильтрационных методов, а также в автоматизации подсчёта параметров клеток на отфильтрованных изображениях.
Цель работы посвящена созданию программного обеспечения по распознаванию структурных элементов клеток дерева в годичном кольце и расчёту их параметров.
Для осуществления поставленной цели решаются следующие задачи:
1. Изучение и реализация методов фильтрации улучшающих качество фотоснимков;
2. Изучение и выбор наилучшего метода сегментация изображения для фотоснимков клеток дерева;
3. Разработка автоматизированной системы распознавания и расчёта параметров клеток дерева на основе методов фильтрации и сегментации.
Изучением клеток дерева занимается дендрохронология. Дендрохронология - научная дисциплина о методах датирования событий прошлого, природных явлений и изменений климатического состояния экосистемы опирающаяся на исследованиях годичных колец древесины.
По размеру годичных колец можно определить какие воздействия оказывались, как на древесное растение, так и на саму экосистему, будь то тепловое, радиационное, механическое или какое-либо другое воздействие.
Фактически любое внешнее воздействие на дерево приводит к изменению ширины годичного кольца.
Ухудшение условий роста приводит к уменьшению ширины годичного кольца. Наличие общих факторов, которые имеют воздействие на деревья, растущие на одном участке, вызывает синхронное изменение у биологических параметров, что позволяет получать усреднённые для данного участка хронологии ширины годичного кольца с малым содержанием шумов и максимальным извлечением полезной информации.
Извлекая информацию о параметрах клеток дерева можно не только узнать о прошлом, но и спрогнозировать будущее.
Что бы более детально оценить изменения за год, производят фото среза дерева под микроскопом, а затем вручную рассчитывают параметры клеток на срезе. Рассматриваемыми параметрами являются ширина и площадь люмена клетки внутри интересующего годичного кольца, а также ширина стенок между клетками. Существующие программные средства, позволяющие проводить расчеты в автоматическом режиме, биологами как правило не используются. Это связано с различными причинами, одной из основных является качество фотоснимка, не позволяющее отделить структурные элементы друг от друга.
Актуальность данной работы заключается в реализации алгоритмов улучшения качества фотоснимков при помощи фильтрационных методов, а также в автоматизации подсчёта параметров клеток на отфильтрованных изображениях.
Цель работы посвящена созданию программного обеспечения по распознаванию структурных элементов клеток дерева в годичном кольце и расчёту их параметров.
Для осуществления поставленной цели решаются следующие задачи:
1. Изучение и реализация методов фильтрации улучшающих качество фотоснимков;
2. Изучение и выбор наилучшего метода сегментация изображения для фотоснимков клеток дерева;
3. Разработка автоматизированной системы распознавания и расчёта параметров клеток дерева на основе методов фильтрации и сегментации.
✅ Заключение
Разработан программный комплекс, позволяющий распознавать структурные элементы клетки дерева, который включает в себя методы фильтрации для улучшения качества изображения, метод сегментации Оцу для определения пороговых значений, как самый оптимальны для снимков биологических клеток хвойного дерева и модуль расчёта параметров клеток. Программный комплекс позволяет наглядно оценить степень всех измерений, просмотреть характеристики изображения по гистограмме и профилям, а также самолично корректировать результаты. При необходимости ядра программы могут быть перенесены на любую другую поддерживающую их платформу и использованы любым другим графическим интерфейсом, благодаря чему область применения разработанного программного обеспечения существенно повышается.
Созданный программный комплекс значительно повышает скорость работы биологов, упрощает запись данных и повышает точность вычислений за счёт реализованных методов фильтрации и сегментации.
Созданный программный комплекс значительно повышает скорость работы биологов, упрощает запись данных и повышает точность вычислений за счёт реализованных методов фильтрации и сегментации.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.